隧道交通事故疏散方法与流程

本发明涉及隧道安全监测领域，尤其涉及一种隧道交通事故疏散方法。

背景技术：

隧道是埋置于地层内的工程建筑物，隧道可分为交通隧道，水工隧道，市政隧道，矿山隧道等，其中交通隧道是公路交通中非常重要的组成部分，尤其是一些处于山区的城市或地区，隧道更是屡见不鲜。然而，随着我国经济水平的提高，车辆的数量逐年剧增，交通问题日益凸显，隧道内的交通变得更加不容忽视。

目前，可以通过设置在隧道内的监控系统检测隧道内事故的发生，很多区域利用视频检测技术实时监视道路,与传感器相比,其具有处理信息量大、无需破坏地面、安装维护方便等优点，但是现有的视频检测技术局限于单纯的交通信息提取，一旦隧道内发生交通事故，无法对其车辆的数量以及隧道内的人数进行有效的检测和判别，当发生交通事故时，需要对隧道内的车辆和人员进行疏散，现有技术仅仅通过视频监控和现场进行判别，无法满足需求，现有的交通中，由于隧道具有封闭特点，如果发生异常后不能立即报警，将引起极大的安全隐患，影响救援时间，造成更大的人员伤亡及财产损失，因此，亟需一种新的技术手段，能够在隧道发生事故后，通过及时的采取一系列必要的措施，从而减少救援时间，将事故或灾害来带的损失降低，另一方面还能够提前进行判别，防患于未然。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供一种隧道交通事故疏散方法，以解决上述技术问题，能够在隧道内发生异常事件后，节约救援时间，减小伤害程度。

本发明提供的隧道交通事故疏散方法，包括

a.将隧道划分为若干疏散区域，采集隧道内交通信息并将信息分类，统计获取交通量历史序列，

b.根据所述交通量历史序列，预判发生事故时的交通量，

c.根据步骤a和b获取各疏散区域内的车辆数和人数。

进一步，步骤a中的隧道交通信息包括：人信息和车信息，所述人信息至少包括驾驶员的身份信息及通信信息，所述车信息至少包括车辆的类型、装载人数、装载货物信息、和车辆识别信息。

进一步，通过如下公式获取各疏散区域内的车辆数和人数：

di＝d·ρi

其中，ρi为隧道内的不同车辆类型的比例，d为疏散区域内的车辆数，di为疏散区域内中i类型车的车辆数；n为疏散区域内的人数，qi为第i种车辆的平均载人数量。

进一步，根据交通量历史序列分析车辆到达分布，通过如下公式获取分布律：

其中，λ为常数，m为在时间间隔t内到达的车辆数，p{x＝m}为时间间隔t内到达m辆车的概率。

进一步，当事故发生时，提取事故发生前1小时内多个交通量值的交通量历史序列，获取分布函数，并计算到达概率95％以上的交通量数时的车辆数。

进一步，所述车辆类型包括客运车辆和货运车辆，所述客运车辆包括小型客车、中型客车和大型客车。

进一步，根据疏散区域内的车辆数、人数以及隧道内车辆的类型预先确定疏散等级，并根据隧道横通道的位置制定人流疏散方案。

本发明的有益效果：本发明中的隧道交通事故疏散方法，通过采集隧道内的人信息和车信息等交通信息，通过将信息分类、存储、统计，获取交通量历史序列，预测事故发生时的交通量，本发明能够快速计算隧道内事件发生后的受困人数，并以此为宏观的制定疏散计划提供依据，大大提高了隧道发生事故后的疏散效率，可以更大程度的降低事故的严重性和经济损失，节约人力、财力、物力，同时将伤害程度减小到最低，保证了隧道内人员的生命财产安全。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：

图1是本发明的原理示意图；

图2是本发明的一种疏散区域划分图；

图3是本发明的另一种疏散区域划分图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：图1是本发明的原理示意图。

如图1所示，本实施例中的隧道交通事故疏散方法，：包括

a.将隧道划分为若干疏散区域，采集隧道内交通信息并将信息分类、存储和统计，获取隧道内的交通量历史序列，

b.根据所述交通量历史序列，预判发生事故时的交通量，

c.根据步骤a和b获取各疏散区域内的车辆数和人数，并根据预设的疏散方案进行疏散。

在本实施例中，隧道交通信息包括：人信息和车信息，所述人信息至少包括驾驶员的身份信息及通信信息，所述车信息至少包括车辆的类型、装载人数、装载货物信息、和车辆识别信息。其中，驾驶员的身份信息及通信信息包括年龄、性别、驾龄、电话等，本实施例中的人信息还包括驾驶员及乘客的家属通信信息，将采集隧道交通信息上传至服务器，当发生事故时，服务器自动根据对应事故车辆的驾驶员及乘客的家属通信信息进行通知。车辆类型包括客运车辆和货运车辆，所述客运车辆包括小型客车、中型客车和大型客车，通常小型客车一般定员2--9人的小型客车，一般包括:跑车、轿车、微型面包车；车辆车长小于6米且核定载客人数(含司机)10座(含)以上，19座(含)以下的客运车辆称为中型客车；车长大于等于6米或者核定载客人数大于等于20人的载客汽车。货车按类型通常分为普通货车、多用途货车、全挂牵引车、越野货车、专用作业车和专用货车六大类，而根据载重则分为轻型货车(3.5t以下)、中型货车(4-8t)和重型货车(8t以上)，在本实施例中，根据装运信息判断重点监测对象，包括长途客车、大型客车、装载危险品的货车等，在本实施例中，对上述重点监测对象实施优先监控、信息实时分享，通过采集上述信息，可以将采集的信息分为社会车辆、定点发车车辆(客车、货车)和非定点发车车辆(客车、货车)。在本实施例中，采集的方式有很多，可以利用现有技术中的网络互通，在线进行获取，例如驾驶人信息可从车管所、交警大队、售票处、客运站、货运站、收费站等多处含有驾驶人相关信息处共享取得，机动车信息可由隧道入口段的车辆检测、信息采集设备取得，根据出口处的采集装置判断机动车是否驶出隧道。通过将采集的信息进行分类统计，获取间隔时间t下的交通量序列，在本实施例中，疏散区域以隧道内的车行横通道和人行横通道为边界划分。由于本实施例中的疏散的目标是人群，因此以两个相邻的能够通行人流的通道划分为一个区域。预测发生事故时的交通量，通过信息采集得到间隔t时间段内的交通量历史序列为：

q＝(q1q2…qi…qn)

其中：qi表示第i个统计时间间隔内的交通量；

根据交通量序列分析车辆到达分布，分布可以采用泊松分布，二项分布，正态分布。

本实施例采用泊松分布，预测车辆数：

假设得到的车辆分布为服从参数为λ泊松分布，则分布律为：

其中，λ>0为常数，m为在时间间隔t内到达的车辆数，p{x＝m}为时间间隔t内到达m辆车的概率。

当事故发生时，提取包涵n个交通量值的交通量序列，在本实施例中，提取事故发生前1小时内n个交通量值的交通量序列，提取的时间提前量可以根据实际情况进行选择，如果提取的交通量距离事故发生时间很久，交通量信息大部分会失效，不仅没有意义，而且会堆积大量无效数据，而如果提取的交通量距离事故发生时间很近，则会使分析的结果不够准确，分析得到分布函数，并计算到达概率为95％以上的交通量数，计算方法为p{x＝m}≥0.95时x的值。

本实施例中计算得到的m为事故发生时的交通量，通过检测得到车辆的行驶速度v，则此时的车辆密度为

则可计算出划分区域内的车辆数：

d＝k·l

其中，l为事故发生点到疏散通道的距离。

通过信息采集系统可知隧道内的大、中、小客车、货车比例ρi，即可算出大、中、小客车、货车的数量：

di＝d·ρi

其中，di表示大、中、小客车或货车的数量，i表示车辆类别。

通过下式，计算疏散区域内的人数：

其中：n表示疏散区域内的人数，wi为(大、中、小客车、货车)第i种车辆的平均载人数量,wi获取方法可由货运公司，客运公司，收费站处得到数据，或可专门调查后不同地区依据调查情况设定不同日期(如平日，周末，节日等)的参考载客人数。

在本实施例中，根据疏散区域内的车辆数、人数以及隧道内车辆的类型预先确定疏散等级，并根据隧道横通道的位置制定人流疏散方案。本实施例中，根据车行横通道和人行横通道进行疏散区域划分，如图2所示，由于车行横通道不允许疏散人群，因此当隧道内发生事故后，以人行横通道进行疏散区域划分，如图2所示，隧道中相邻的两个人行横通道之间的区域1、区域2和区域3即为疏散区域，如图3所示，如果隧道内的车行横通道允许疏散人群，则以人行横通道和车行横通道共同进行疏散区域划分，如图3所示，隧道中相邻的两个车行横通道和人行横通道之间的区域1、区域2、区域3、区域4和区域5，即为疏散区域。优选地，可以以疏散区域为单位分别安装视频检测装置，实现对各个疏散区域分别进行视频监控。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。